플러그인

DSH 업데이터 + Settings의 공식 docs 동기화: @deepseek-ai/dsh를 한 번에 npm 업데이트하고 실시간 진행 상황(npm 출력 스트림, 경과 시간 타이머, 단조 증가 바)을 표시하며, 실행 중인 인스턴스만 건드리는 다중 복사본 보호, git pull을 통한 소스 트리 모드, Windows에서 PowerShell 7 원클릭 설치, 공식 docs/의 증분 동기화와 진행률 표시, 그리고 dsh_docs_search / dsh_docs_read 모델 도구를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 Breeze TTS client입니다. 별도로 배포한 Breeze TTS server/model에 연결해 답변을 읽고 voice cloning을 관리합니다(하드웨어 요구사항은 server 측). 선택적 기기 간 모드 지원. @dsh-external/dsh-plugin-local-ai-tts(abbccdd/dsh-localtts)와 dsh-breeze-voices를 합치고 1624318455/dsh-plugin-tts 코드를 포함하므로 통합 대상 upstream 두 플러그인과 함께 설치하면 안 됩니다.

「Task Planning」 에이전트 프리셋을 추가합니다. 버전이 붙은 여러 차례에 걸쳐 요구사항을 묻고, 직접 구현하지 않고 단계별 계획과 프롬프트를 작성합니다.

DSH 사이드바 작업 공간 목록에 카테고리 트리를 추가합니다. 작업 공간과 세션을 사용자 카테고리에 넣고 접힘 상태를 기억합니다. 행을 끌어 옮기고 디렉터리 선택기로 카테고리 안에 새 작업 공간을 만들 수 있습니다. 카테고리는 바로 이름을 바꾸거나 삭제하고, 각 세션 행에서 보관/복원할 수 있습니다(기본 목록의 작업 중단 확인 포함). hide / show / only-archived 필터와 기본 도움말을 제공하며 하단 전환으로 기본 목록에 돌아갑니다.

에이전트가 독립된 로컬 DSH 인스턴스를 직접 제어합니다. 대상에는 플러그인이나 구성 요소가 필요 없고 격리 환경에서 설정과 테스트를 수행할 수 있습니다. 서로 다른 모델·성격의 에이전트가 대화·역할극하거나 중첩 제어 체인을 만들 수 있습니다. 대화형 설정, 사용자와 같은 조작, 점진적 읽기, 저장 참조, 원격 세션/작업공간 검색도 지원합니다.

로컬 Obsidian vault를 전용 RAG 채팅 패널로 만듭니다. 노트 탐색기, 검색 증강 채팅, 인용 출처를 나란히 표시하고 로컬 BM25 및 CJK bigram 검색으로 노트를 찾습니다. 답변은 DSH 모델 채널을 통해 스트리밍되며, [n] 인용을 클릭할 수 있고 mtime 기준으로 변경분을 색인합니다.

사용자가 인증한 Qichacha MCP를 활용해 제안 프로젝트 검색, 규칙 스크리닝, 사람 검토, Excel/PDF 내보내기를 제공하는 DeepSeek Harness의 입찰 검색 및 입찰 정보 기능입니다.

대화 시작 시 사용자가 설정한 영구적인 해야 할 일과 하지 말아야 할 일 요구 사항을 모델에 주입합니다.

DeepSeek Harness용 Mnemosyne 메모리: remember / recall / forget / stats / sleep 도구, 내장 스킬, 자동 설정, 선택적 자동 동기화/프리페치, 설정 패널을 제공합니다. 데이터는 ~/.dsh/mnemosyne 아래에 저장됩니다.

요구사항 명확화, 구현 명세, 실행, 전달 검토, 수정 계획, 버그 진단, 출처 기반 조사를 위한 SpecWorkflow 스킬 팩을 등록한다.

DSH에 한 문장으로 요청해 설치하면 ~/.codex/sessions의 로컬 Codex CLI/Desktop 대화 기록을 읽어 DeepSeek Harness에서 사용하게 합니다. composer 아래 패널에서 keyword/date 필터, 세션 목록, 원클릭 가져오기를 제공합니다. codex_history 도구로 과거 대화를 목록화·읽기·검색·요약할 수 있습니다. working directory가 일치하는 세션은 새 agent 시작 시 자동 주입됩니다. 새 Codex 메시지는 실행 중 대화에 incremental update로 들어옵니다. shared folder로 Codex/DSH 세션을 여러 machine 간 미러링합니다. 읽기 전용이며 Codex에 다시 쓰지 않습니다.

자연어로 Universal Robots(UR) 협동 로봇 팔을 제어하는 DeepSeek Harness 플러그인입니다. 기본값은 오프라인 운동학 시뮬레이션이며 실제 로봇 연결은 명시적으로 켜기 전까지 꺼져 있습니다. numpy와 paramiko를 포함한 Python 설치(pip install -r requirements.txt)가 필요합니다. Suzhou Nonead Robot Technology Co., Ltd.가 자사의 nUR MCP Server와 같은 로직으로 개발했습니다.

컴포저를 위한 한 손, 키보드 없는 입력: 입력 상자에서 마우스를 길게 누르고 말한 뒤 놓으면 텍스트가 초안에 들어가고, 위로 밀면 반쯤 남은 문장 없이 취소됩니다. 겨냥할 마이크 버튼도, 외울 단축키도 없으며 손이 입력 영역을 떠날 필요가 없습니다. 다른 손이 바쁠 때 유용합니다. 인식은 완전히 오프라인으로 실행됩니다(SenseVoice + sherpa-onnx, API 키 불필요, 오디오는 기기를 떠나지 않음).

20개 범주를 아우르는 단위 변환 도구 상자 — 길이, 질량, 온도, 면적, 부피(미국 요리 단위 포함), 속도, 시간, 데이터 크기(십진 MB vs 이진 MiB), 데이터 전송 속도(Mbps vs MB/s), g-force를 포함한 가속도, 조도(lux / foot-candle), 압력, 에너지, 각도, 주파수, 마력 3가지 정의를 포함한 일률, 힘, 토크, 타이포그래피(px/pt/em/rem), 연비(mpg ↔ L/100km). convert_unit과 list_units 두 도구, 런타임 의존성 없음, 순수 산술이며 각 결과에는 적용된 공식이 포함됩니다.

거버넌스, 자기 진화, 승인 게이트 쓰기 경로를 갖춘 DeepSeek Harness의 세션 간 메모리. 히트 순위 회상, 환경 규약, 망각 수명주기, 대체 체인, 오염 방어, 자동 증류, 그리고 열린 측정.

점프 호스트와 고지연 링크에서의 DeepSeek Harness용 터미널 UI: 순수 ANSI, 증분 다시 그리기, SSH 연결이 끊겨도 살아남는 세션(로그에서 재개)을 제공합니다.

GPT가 의존성 DAG를 계획하고, DeepSeek worker가 적응형 병렬성으로 작업을 실행하며, 선택적 GPT reviewer가 증분 Git diff를 감사하고 수정 라운드를 이끈다.

WeChat 공식 계정 콘텐츠 스튜디오: 획일화 회피를 위한 로테이션 작성, 창의성이 낮을 때의 복구 플레이북, 축복 이미지 시각 기준선, OCR 수용이 포함된 gpt-image 파이프라인, 그리고 실측한 xiaolvshu 초안 웹 API를 제공합니다.

벡터 + 그래프 메모리 백엔드: 로컬 memoria 서버를 대상으로 하는 observe/remember/search/recall 도구, HNSW 시맨틱 회상·FTS5 키워드 검색·지식 그래프 신호를 RRF 랭킹으로 융합, 턴 종료 시 자동 저장과 에이전트별 네임스페이스 격리 지원

AI가 세션을 넘어 사용자가 말한 내용을 기억하고 어떤 사실이 여전히 최신인지 알게 합니다.

DSH 오른쪽 sidebar의 SSH 터미널, SFTP 파일 관리자, 포트 포워딩(-L/-R/-D)입니다. jump host 연결 체인을 지원하며 기억된 비밀번호는 OS credential store에 보관합니다.

DSH용 Bilibili 라이브 채팅입니다. 실시간 채팅을 읽고 명시적으로 확인한 뒤에만 메시지를 보내며 백그라운드로 방에 머뭅니다. 모델이 답장 여부를 정하도록 하거나 스트림 오디오를 텍스트로 받아쓰는 기능은 선택 사항입니다. 영상 이해는 지원하지 않습니다. Python 3 가상환경, 번들 requirements, Bilibili 쿠키가 필요하며 받아쓰기에는 ffmpeg와 Whisper 엔진도 필요합니다.

DeepSeek Harness용 모델 연동 캐릭터와 공유 world. 개별 편집 persona/memory, 선택형 AI diary·sleep consolidation, 중/영 설정, task 인식 desktop pet, theme와 사용 통계를 제공하며 업데이트 후에도 설정을 보존합니다. Windows/Linux/macOS 지원, OS별 요구사항은 guide 참조. diary/consolidation은 token을 소비합니다. 설치/업데이트 전 보이는 desktop pet/bubble을 닫는 것을 권장(열린 file이 실패 원인일 수 있음). Codex/OpenAI API account query는 사용자 검증 완료, 다른 source는 검증/feedback 대기 중.